Liver Melanomacrophages and Gluthation S-Transferase Activity in Leptodactylus chaquensis (Anura, Leptodactylidae) as Biomarkers of Oxidative Stress Due to Chlorpyrifos Exposition

Se cuantificaron y compararon los melanomacrófagos (MM) y la actividad de la enzima Glutatión S-Transferasa (GST) en hígados de ejemplares adultos de Leptodactylus chaquensis (Anura, Leptodactylidae) colectados en un cultivo de arroz (CA) (siete días posteriores a la aplicación de clorpirifos, CPF) y en un sitio de referencia (SR) en el departamento San Javier, provincia de Santa Fe (Argentina). El análisis histológico reveló una mayor cantidad (p = 0.028) y área ocupada por MM (p = 0.017) y se registró una inhibición en la actividad de la GST (p = 0.030) en individuos del CA respecto a los del SR. Los efectos descriptos evidencian el riesgo ecotoxicológico para los anuros en los cultivos de arroz con aplicaciones de CPF.We quantified and compared the hepatic melanomacrophage (MM) and glutathione S-transferase (GST) enzyme activity (two oxidative stress biomarkers) in the liver of Leptodatylus chaquensis adults (Anura, Leptodactylidae) collected in a rice field (CA) in San Javier department, Santa Fe (Argentina), seven days after the application of chlorpyrifos and in a reference site (SR). The histological analysis revealed a significant amount (p = 0.028) and area occupied by MM (p = 0.017) in livers of CA compared to SR. Furthermore, a significant inhibition of GST activity was recorded in the CA frogs compared to the SR (p = 0.030). The histopathological and enzymatic effects provide evidences of ecotoxicological risk for anurans in rice field with CPF application.Fil: Huespe, Ivan. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Médicas; ArgentinaFil: Cabagna Zenklusen, Mariana Cristina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Saneamiento Ambiental. Cátedra de Ecotoxicología; ArgentinaFil: Curi, Lucila Marilén. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Saneamiento Ambiental. Cátedra de Ecotoxicología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Peltzer, Paola. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Saneamiento Ambiental. Cátedra de Ecotoxicología; ArgentinaFil: Attademo, Andres Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Saneamiento Ambiental. Cátedra de Ecotoxicología; ArgentinaFil: Villafañe, Noelia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; ArgentinaFil: Lajmanovich, Rafael Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Saneamiento Ambiental. Cátedra de Ecotoxicología; Argentin

Diseño y desarrollo de un sistema de alerta temprana para pacientes hospitalizados por COVID-19

La pandemia por COVID-19 planteó un desafío para el sistema salud, debido a la gran demanda de pacientes hospitalizados. La identificación temprana de pacientes hospitalizados con riesgo de evolución desfavorable es vital para asistir en forma oportuna y planificar la demanda de recursos. El propósito de este estudio fue identificar las variables predictivas de mala evolución en pacientes hospitalizados por COVID-19 y crear un modelo predictivo que pueda usarse como herramienta de triage. A través de una revisión narrativa, se obtuvieron 44 variables vinculadas a una evolución desfavorable de la enfermedad COVID-19, incluyendo variables clínicas, de laboratorio y radiográficas. Luego se utilizó un procesamiento por método Delphi modificado de 2 rondas para seleccionar una lista final de variables incluidas en el score llamado COVID-19 Severity Index. Luego se calculó el Área Bajo la Curva (AUC) del score para predecir el pase a terapia intensiva en las próximas 24 horas. El score presentó un AUC de 0,94 frente a 0,80 para NEWS-2. Finalmente se agregó el COVID-19 Severity Index a la historia clínica electrónica de un hospital universitario de alta complejidad. Se programó para que el mismo se actualice de manera automática, facilitando la planificación estratégica, organización y administración de recursos a través de la identificación temprana de pacientes hospitalizados con mayor riesgo de transferencia a la Unidad de Cuidados Intensivos.Pandemics pose a major challenge for public health preparedness, requiring a coordinated international response and the development of solid containment plans. Early and accurate identifica tion of high-risk patients in the course of the current COVID-19 pandemic is vital for planning and making proper use of available resources. The purpose of this study was to identify the key variables that account for worse outcomes to create a predictive model that could be used effectively for triage. Through literature review, 44 variables that could be linked to an unfavorable course of COVID-19 disease were obtained, including clinical, laboratory, and X-ray variables. These were used for a 2-round modified Delphi processing with 14 experts to select a final list of variables with the greatest predictive power for the construction of a scoring system, leading to the creation of a new scoring system: the COVID-19 Severity Index. The analysis of the area under the curve for the COVID-19 Severity Index was 0.94 to predict the need for ICU admission in the following 24 hours against 0.80 for NEWS-2. Additionally, the digital medical record of the Hospital Italiano de Buenos Aires was electronically set for an automatic calculation and constant update of the COVID-19 Severity Index. Specifically designed for the current COVID-19 pandemic, COVID-19 Severity Index could be used as a reliable tool for strategic planning, organization, and administration of resources by easily identifying hospitalized patients with a greater need of intensive care.Fil: Huespe, Ivan. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica.; ArgentinaFil: Carboni Bisso, Indalecio. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Gemelli, Nicolas A.. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Terrasa, Sergio Adrian. Hospital Italiano; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Di Stefano, Sabrina. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Burgos, Valeria Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica.; ArgentinaFil: Sinner, Jorge. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Oubiña, Mailen. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Bezzati, Marina. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Delgado, Pablo. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Las Heras, Marcos. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Risk, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica.; Argentin

Diseño y desarrollo de un sistema de alerta temprana para pacientes hospitalizados por COVID-19

La pandemia por COVID-19 planteó un desafío para el sistema salud, debido a la gran demanda de pacientes hospitalizados. La identificación temprana de pacientes hospitalizados con riesgo de evolución desfavorable es vital para asistir en forma oportuna y planificar la demanda de recursos. El propósito de este estudio fue identificar las variables predictivas de mala evolución en pacientes hospitalizados por COVID-19 y crear un modelo predictivo que pueda usarse como herramienta de triage. A través de una revisión narrativa, se obtuvieron 44 variables vinculadas a una evolución desfavorable de la enfermedad COVID-19, incluyendo variables clínicas, de laboratorio y radiográficas. Luego se utilizó un procesamiento por método Delphi modificado de 2 rondas para seleccionar una lista final de variables incluidas en el score llamado COVID-19 Severity Index. Luego se calculó el Área Bajo la Curva (AUC) del score para predecir el pase a terapia intensiva en las próximas 24 horas. El score presentó un AUC de 0,94 frente a 0,80 para NEWS-2. Finalmente se agregó el COVID-19 Severity Index a la historia clínica electrónica de un hospital universitario de alta complejidad. Se programó para que el mismo se actualice de manera automática, facilitando la planificación estratégica, organización y administración de recursos a través de la identificación temprana de pacientes hospitalizados con mayor riesgo de transferencia a la Unidad de Cuidados Intensivos.Pandemics pose a major challenge for public health preparedness, requiring a coordinated international response and the development of solid containment plans. Early and accurate identifica tion of high-risk patients in the course of the current COVID-19 pandemic is vital for planning and making proper use of available resources. The purpose of this study was to identify the key variables that account for worse outcomes to create a predictive model that could be used effectively for triage. Through literature review, 44 variables that could be linked to an unfavorable course of COVID-19 disease were obtained, including clinical, laboratory, and X-ray variables. These were used for a 2-round modified Delphi processing with 14 experts to select a final list of variables with the greatest predictive power for the construction of a scoring system, leading to the creation of a new scoring system: the COVID-19 Severity Index. The analysis of the area under the curve for the COVID-19 Severity Index was 0.94 to predict the need for ICU admission in the following 24 hours against 0.80 for NEWS-2. Additionally, the digital medical record of the Hospital Italiano de Buenos Aires was electronically set for an automatic calculation and constant update of the COVID-19 Severity Index. Specifically designed for the current COVID-19 pandemic, COVID-19 Severity Index could be used as a reliable tool for strategic planning, organization, and administration of resources by easily identifying hospitalized patients with a greater need of intensive care.Fil: Huespe, Ivan. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica.; ArgentinaFil: Carboni Bisso, Indalecio. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Gemelli, Nicolas A.. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Terrasa, Sergio Adrian. Hospital Italiano; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Di Stefano, Sabrina. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Burgos, Valeria Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica.; ArgentinaFil: Sinner, Jorge. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Oubiña, Mailen. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Bezzati, Marina. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Delgado, Pablo. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Las Heras, Marcos. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Risk, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica. - Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional E Ingenieria Biomedica.; Argentin

La enseñanza del detalle

Guía y textos para la producción en taller de los alumnos de Arquitectura IV.Fil: Dutari, Ian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Etkin, Ana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Bardossy, Aníbal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Ravnik, Iván. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Dinardi, Matías. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Huespe, Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Imwinkelried, Ignacio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Marioli Nobile. Juan Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Carballo, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Fil: Ruarte, Lucas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño. Cátedra Arquitectura 4 A; Argentina.Diseño Arquitectónic

Development and evaluation of a machine learning-based in-hospital COVID-19 disease outcome predictor (CODOP): A multicontinental retrospective study

New SARS-CoV-2 variants, breakthrough infections, waning immunity, and sub-optimal vaccination rates account for surges of hospitalizations and deaths. There is an urgent need for clinically valuable and generalizable triage tools assisting the allocation of hospital resources, particularly in resource-limited countries. We developed and validate CODOP, a machine learning-based tool for predicting the clinical outcome of hospitalized COVID-19 patients. CODOP was trained, tested and validated with six cohorts encompassing 29223 COVID-19 patients from more than 150 hospitals in Spain, the USA and Latin America during 2020-22. CODOP uses 12 clinical parameters commonly measured at hospital admission for reaching high discriminative ability up to 9 days before clinical resolution (AUROC: 0.90-0.96), it is well calibrated, and it enables an effective dynamic risk stratification during hospitalization. Furthermore, CODOP maintains its predictive ability independently of the virus variant and the vaccination status. To reckon with the fluctuating pressure levels in hospitals during the pandemic, we offer two online CODOP calculators, suited for undertriage or overtriage scenarios, validated with a cohort of patients from 42 hospitals in three Latin American countries (78-100% sensitivity and 89-97% specificity). The performance of CODOP in heterogeneous and geographically disperse patient cohorts and the easiness of use strongly suggest its clinical utility, particularly in resource-limited countries

Mortality from gastrointestinal congenital anomalies at 264 hospitals in 74 low-income, middle-income, and high-income countries: a multicentre, international, prospective cohort study

Summary Background Congenital anomalies are the fifth leading cause of mortality in children younger than 5 years globally. Many gastrointestinal congenital anomalies are fatal without timely access to neonatal surgical care, but few studies have been done on these conditions in low-income and middle-income countries (LMICs). We compared outcomes of the seven most common gastrointestinal congenital anomalies in low-income, middle-income, and high-income countries globally, and identified factors associated with mortality. Methods We did a multicentre, international prospective cohort study of patients younger than 16 years, presenting to hospital for the first time with oesophageal atresia, congenital diaphragmatic hernia, intestinal atresia, gastroschisis, exomphalos, anorectal malformation, and Hirschsprung’s disease. Recruitment was of consecutive patients for a minimum of 1 month between October, 2018, and April, 2019. We collected data on patient demographics, clinical status, interventions, and outcomes using the REDCap platform. Patients were followed up for 30 days after primary intervention, or 30 days after admission if they did not receive an intervention. The primary outcome was all-cause, in-hospital mortality for all conditions combined and each condition individually, stratified by country income status. We did a complete case analysis. Findings We included 3849 patients with 3975 study conditions (560 with oesophageal atresia, 448 with congenital diaphragmatic hernia, 681 with intestinal atresia, 453 with gastroschisis, 325 with exomphalos, 991 with anorectal malformation, and 517 with Hirschsprung’s disease) from 264 hospitals (89 in high-income countries, 166 in middleincome countries, and nine in low-income countries) in 74 countries. Of the 3849 patients, 2231 (58·0%) were male. Median gestational age at birth was 38 weeks (IQR 36–39) and median bodyweight at presentation was 2·8 kg (2·3–3·3). Mortality among all patients was 37 (39·8%) of 93 in low-income countries, 583 (20·4%) of 2860 in middle-income countries, and 50 (5·6%) of 896 in high-income countries (p<0·0001 between all country income groups). Gastroschisis had the greatest difference in mortality between country income strata (nine [90·0%] of ten in lowincome countries, 97 [31·9%] of 304 in middle-income countries, and two [1·4%] of 139 in high-income countries; p≤0·0001 between all country income groups). Factors significantly associated with higher mortality for all patients combined included country income status (low-income vs high-income countries, risk ratio 2·78 [95% CI 1·88–4·11], p<0·0001; middle-income vs high-income countries, 2·11 [1·59–2·79], p<0·0001), sepsis at presentation (1·20 [1·04–1·40], p=0·016), higher American Society of Anesthesiologists (ASA) score at primary intervention (ASA 4–5 vs ASA 1–2, 1·82 [1·40–2·35], p<0·0001; ASA 3 vs ASA 1–2, 1·58, [1·30–1·92], p<0·0001]), surgical safety checklist not used (1·39 [1·02–1·90], p=0·035), and ventilation or parenteral nutrition unavailable when needed (ventilation 1·96, [1·41–2·71], p=0·0001; parenteral nutrition 1·35, [1·05–1·74], p=0·018). Administration of parenteral nutrition (0·61, [0·47–0·79], p=0·0002) and use of a peripherally inserted central catheter (0·65 [0·50–0·86], p=0·0024) or percutaneous central line (0·69 [0·48–1·00], p=0·049) were associated with lower mortality. Interpretation Unacceptable differences in mortality exist for gastrointestinal congenital anomalies between lowincome, middle-income, and high-income countries. Improving access to quality neonatal surgical care in LMICs will be vital to achieve Sustainable Development Goal 3.2 of ending preventable deaths in neonates and children younger than 5 years by 2030

Alactic base excess (ABE): a novel internal milieu parameter—its concept and clinical importance

Inspired by the Stewart-Figge acid–base approach, Gattinoni et al. recently introduced a new internal milieu parameter known as alactic base excess (ABE). The authors defined ABE as the sum of lactate and standard base excess. In the context of sepsis, ABE has been proposed as a valuable marker to discern between metabolic acidosis resulting from the accumulation of lactate and the retention of fixed acids, which can occur in cases of renal failure. Multiple studies have demonstrated that a negative ABE value (<−3 mmol/L) represents an early marker of renal dysfunction, and significantly correlates with higher mortality rates in septic patients. In conclusion, ABE is a simple and useful parameter that can be used to better interpret a patient’s acid–base status, assess renal function, and general prognosis in sepsis. By incorporating ABE into clinical practice, healthcare professionals can enhance their understanding of the complex acid–base imbalances in their patients and tailor more individualized, effective treatment plans

Validación multicéntrica de Sistemas de Alerta Temprana para la detección precoz de deterioro clínico en pacientes hospitalizados por COVID-19

Objective: Investigate the predictive value of NEWS2, NEWS-C, and COVID-19 Severity Index for predicting intensive care unit (ICU) transfer in the next 24 h. Design: Retrospective multicenter study. Setting: Two third-level hospitals in Argentina. Patients: All adult patients with confirmed COVID-19, admitted on general wards, excluding patients with non-intubated orders. Interventions: Patients were divided between those who were admitted to ICU and non-admitted. We calculated the three scores for each day of hospitalization. Variables: We evaluate the calibration and discrimination of the three scores for the outcome ICU admission within 24, 48 h, and at hospital admission. Results: We evaluate 13,768 days of hospitalizations on general medical wards of 1318 patients. Among these, 126 (9.5%) were transferred to ICU. The AUROC of NEWS2 was 0.73 (95%CI 0.68–0.78) 24 h before ICU admission, and 0.52 (95%CI 0.47–0.57) at hospital admission. The AUROC of NEWS-C was 0.73 (95%CI 0.68–0.78) and 0.52 (95%CI 0.47–0.57) respectively, and the AUROC of COVID-19 Severity Index was 0.80 (95%CI 0.77–0.84) and 0.61 (95%CI 0.58–0.66) respectively. COVID-19 Severity Index presented better calibration than NEWS2 and NEWS-C. Conclusion: COVID-19 Severity index has better calibration and discrimination than NEWS2 and NEWS-C to predict ICU transfer during hospitalization.Objetivo: Investigar el valor predictivo de los scores NEWS2, NEWS-C y COVID-19 Severity Index para predecir la transferencia de urgencia a la unidad de cuidados intensivos (UCI) en las próximas 24 horas. Diseno: ˜ Estudio multicéntrico retrospectivo. Ámbito: Dos hospitales de tercer nivel en Argentina. Pacientes: Pacientes adultos con COVID-19, ingresados en salas generales, excluyendo pacientes con órdenes de no intubar. Intervenciones: Se dividió a los pacientes entre los que ingresaron en la UCI y los que no ingresaron. Calculamos las tres puntuaciones para cada día de hospitalización. Variables: Evaluamos la calibración y discriminación de las tres puntuaciones para predecir el traslado de urgencia a UCI en las 24, 48 h previas al pase a UCI y al ingreso hospitalario. Resultados: Evaluamos 13.768 días de hospitalización en internación general de 1.318 pacientes, de los cuales 126 (9,5%) fueron trasladados a UCI. El AUROC del NEWS2 fue de 0,73 (IC 95% 0,68-0,78) 24 h antes del ingreso en UCI y de 0,52 (IC 95% 0,47-0,57) al ingreso hospitalario. El AUROC de NEWS-C fue de 0,73 (IC 95% 0,68-0,78) y 0,52 (IC 95% 0,47-0,57) respectivamente, y el AUROC del COVID-19 Severity Index fue de 0,80 (IC 95% 0,77-0,84) y 0,61 (IC 95% 0,58-0,66) respectivamente. El COVID-19 Severity Index presentó una mejor calibración que NEWS2 y NEWS-C. Conclusión: El COVID-19 Severity Index presentó una mejor calibración y discriminación que NEWS2 y NEWS-C para predecir la transferencia de la UCI durante la hospitalización.Fil: Huespe, Ivan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica.- Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica; Argentina. Hospital Italiano. Instituto Universitario. Escuela de Medicina; ArgentinaFil: Bisso, I. C.. Hospital Italiano. Instituto Universitario. Escuela de Medicina; ArgentinaFil: Roman, E.S.. Hospital Italiano. Instituto Universitario. Escuela de Medicina; ArgentinaFil: Prado, E.. Hospital Italiano. Instituto Universitario. Escuela de Medicina; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina; ArgentinaFil: Gemelli, N.. Hospital Italiano. Instituto Universitario. Escuela de Medicina; ArgentinaFil: Sinner, J.. Hospital Italiano. Instituto Universitario. Escuela de Medicina; ArgentinaFil: Heras, M.L.. Hospital Italiano. Instituto Universitario. Escuela de Medicina; ArgentinaFil: Risk, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica - Hospital Italiano. Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica.- Instituto Universitario Hospital Italiano de Buenos Aires. Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica; Argentin

Melanomacrófagos hepáticos y actividad de la enzima Glutation S-Transferasa en Leptodactylus chaquensis (Anura, Leptodactylidae) como biomarcadores de estrés oxidativo por la exposición a clorpirifos

Se cuantificaron y compararon los melanomacrófagos (MM) y la actividad de la enzima Glutatión S−Transferasa (GST) en hígados de ejemplares adultos de Leptodactylus  chaquensis (Anura, Leptodactylidae) colectados en un cultivo de arroz (CA) (siete días posteriores a la aplicación de clorpirifos, CPF) y en un sitio de referencia (SR) en el departamento San Javier, provincia de Santa Fe (Argentina). El análisis histológico reveló una mayor cantidad (p = 0.028) y área ocupada por MM (p = 0.017) y se registró una inhibición en la actividad de la GST (p = 0.030) en individuos del CA respecto a los del SR. Los efectos descriptos evidencian el riesgo ecotoxicológico para los anuros en los cultivos de arroz con aplicaciones de CPF.  

Melanomacrófagos hepáticos y actividad de la enzima Glutation S-Transferasa en Leptodactylus chaquensis (Anura, Leptodactylidae) como biomarcadores de estrés oxidativo por la exposición a clorpirifos

Se cuantificaron y compararon los melanomacrófagos (MM) y la actividad de la enzima Glutatión S−Transferasa (GST) en hígados de ejemplares adultos de Leptodactylus  chaquensis (Anura, Leptodactylidae) colectados en un cultivo de arroz (CA) (siete días posteriores a la aplicación de clorpirifos, CPF) y en un sitio de referencia (SR) en el departamento San Javier, provincia de Santa Fe (Argentina). El análisis histológico reveló una mayor cantidad (p = 0.028) y área ocupada por MM (p = 0.017) y se registró una inhibición en la actividad de la GST (p = 0.030) en individuos del CA respecto a los del SR. Los efectos descriptos evidencian el riesgo ecotoxicológico para los anuros en los cultivos de arroz con aplicaciones de CPF.We quantified and compared the hepatic melanomacrophage (MM) and glutathione S-transferase (GST) enzyme activity (two oxidative stress biomarkers) in the liver of Leptodatylus chaquensis adults (Anura, Leptodactylidae) collected in a rice field (CA) in San Javier department, Santa Fe (Argentina), seven days after the application of chlorpyrifos and in a reference site (SR). The histological analysis revealed a significant amount (p = 0.028) and area occupied by MM (p = 0.017) in livers of CA compared to SR. Furthermore, a significant inhibition of GST activity was recorded in the CA frogs compared to the SR (p = 0.030). The histopathological and enzymatic effects provide evidences of ecotoxicological risk for anurans in rice field with CPF application